Caracterización de las emisiones atmosféricas del transporte en Montevideo

Abstract

En el presente trabajo se realizó la caracterización de las emisiones vehiculares de la flota nacional. Dicha caracterización implicó la realización de un muestreo de emisiones vehiculares sobre una muestra de vehículos livianos y pesados. A partir del mencionado muestreo se calcularon factores de emisión de diversos contaminantes para vehículos livianos y pesados en circulación. El ajuste de distribuciones de probabilidad a los factores de emisión calculados permitió la determinación de intervalos de confianza para los factores de emisión medios. Seguidamente, se estudió el vínculo entre las emisiones atmosféricas y otros parámetros de los vehículos ensayados mediante el empleo de la herramienta de análisis de clusters. Finalmente, se aplicó el modelo numérico computacional ca_a3d.MBRi a una calle de la Ciudad Vieja de Montevideo para el estudio de la dispersión atmosférica de las emisiones vehiculares generadas en su seno. Dicho modelo también fue utilizado para el análisis de la dispersión de emisiones vehiculares considerando distintos escenarios de flujo vehicular en la zona de estudio.

In this work the characterization of vehicle emissions of the national fleet was made. This characterization involved the completion of a sampling of vehicle emissions on a sample of light and heavy vehicles. From sampling, emission factors of several pollutants for light and heavy vehicles were calculated. The adjustment of probability distributions to the calculated emission factors allowed the determination of confidence intervals for the average emission factors. Then, the link between atmospheric emissions and other parameters of the tested vehicles was studied by using the cluster analysis tool. Finally, computational caffa3d.MBRi numerical model was applied to a street of the Ciudad Vieja of Montevideo for the study of atmospheric dispersion of vehicular emissions generated within it. This model was also used for the analysis of different emissions dispersion scenarios considering several compositions of traffic flow in the study area.